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Enregistrement W1500849516 · doi:10.1111/j.1558-5646.2010.01110.x

TEMPERATURE-DEPENDENT FECUNDITY ASSOCIATES WITH LATITUDE IN CAENORHABDITIS BRIGGSAE

2010· article· en· W1500849516 sur OpenAlexafffund
Anisha Prasad, Melanie J. F. Croydon-Sugarman, Rosalind L. Murray, Asher D. Cutter

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésBiologyFecundityAdaptation (eye)Evolutionary biologyEcologyTemperate climateZoologyCladeGeneticsPhylogeneticsPopulationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populations of organisms separated by latitude provide striking examples of local adaptation, by virtue of ecological gradients that correlate with latitudinal position on the globe. Ambient temperature forms one key ecological variable that varies with latitude, and here we investigate its effects on the fecundity of self-fertilizing nematodes of the species Caenorhabditis briggsae that exhibits strong genetically based differentiation in association with latitude. We find that isogenic strains from a Tropical phylogeographic clade have greater lifetime fecundity when reared at extreme high temperatures and lower lifetime fecundity at extreme low temperatures than do strains from a Temperate phylogeographic clade, consistent with adaptation to local temperature regimes. Further, we determine experimentally that the mechanism underlying reduced fecundity at extreme temperatures differs for low versus high temperature extremes, but that the total number of sperm produced by the gonad is unaffected by rearing temperature. Low rearing temperatures result in facultatively reduced oocyte production by hermaphrodites, whereas extreme high temperatures experienced during development induce permanent defects in sperm fertility. Available and emerging genetic tools for this organism will permit the characterization of the evolutionary genetic basis to this putative example of adaptation in latitudinally separated populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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